浅谈微服务基建的逻辑

这篇文章主要目的是面向初接触微服务的朋友简单介绍微服务基础建设所需要的各个模块以及缘由。

起点

首先，我们得有一个“服务”。根据定义，我们可以把每个服务实例都视作一个黑盒。这个盒子有着明确的输入点和输出点，并且（理想情况下）仅通过这些输入和输出点和外界产生关联。每个服务实例会拥有专属的网络地址、独立的计算资源，并且独立部署。客户端通过访问服务实例的地址来调用服务 API。不同服务也可以相互调用。

配置管理器：统一管理配置

在微服务体系中，每个服务都独立部署和运行，团队可以根据需要自行选择增加和减少计算资源。一个服务可能会跑多个实例，每个服务实例都会需要做配置。为了方便统一调整配置，我们可以把配置中心化，每个服务实例都去找配置管理器（Configuration Manager）拿配置。当配置更新的时候，我们也可以让服务实例再去拿新的配置。

服务名册：解耦主机地址

这也引出了一个问题：网络地址（比如 IP）很容易因为扩容、维护而变动，调用者难以实时获知可用的地址。

鉴于此，我们可以把网络地址抽象成不容易变动的概念，比如给每个服务一个固定的名字。互联网使用 DNS 来解决这个问题，对应到微服务基建里面就是服务名册（Service Registry）。

每个服务实例在运行期间，都会以心跳的形式向服务名册发送注册信息，包括服务的 ID 、访问地址以及健康状况。这样，需要访问服务的时候，客户端就可以先问服务名册拿可用的实例地址，然后再访问实例来调用服务。除了更好地定位实例地址，服务名册还可以在某些实例下线、维护或升级的时候把其临时从名册中去掉，让服务不断线。

服务之间的调用也是如此，先找名册拿网络地址，再进行调用。

API 网关：入口和路由

找名册要地址，然后调用服务 API，这些是每个客户端都会去做的琐事，我们完全可以把这些事情抽象、集中，把服务的 API 整合到一个大的中心点，然后把要地址和调用服务 API 这样的细节封装起来，所有客户端都只跟这个中心点对话，不再直接访问单个服务。

从结构上看，这个中心点把整个架构划分成了内外两部分，内部是所有的服务，客户端则在外部，中心点站在中间。它作为内外的通道，被顺理成章地命名作“API 网关”（API Gateway），有时候也被称做“边缘服务”（Edge Service）。

API 网关作为出入口，又占据了前沿的有利位置，所以有时还会承载别的公共功能，比如我们马上会提到的鉴权。

鉴权服务：身份和权限问题

顺着这个架构继续开发，我们会遇到新的问题：不方便的鉴权。

鉴权（Auth）包括了两个部分：身份认证（Authentication）和权限验证（Authorization）。身份认证关心的是“你是谁”，权限验证关心的是“你能不能做某件事”。

身份和权限都是高度中心化的概念。

对于一个系统来说，用户的身份必须是统一的。不能说这个用户在做这个事情的时候是张三，做那个事情的时候是李四。此外，用户的认证状态也应该是统一的。不能说用户访问这个服务的时候是已登录认证，访问另一个服务时又是未登录状态。所以，只能有一个身份认证方。

权限稍微复杂一点。和身份不同，权限通常分成两种类别：功能权限和数据权限。这样的划分对应了现实世界中常见的权限模式：你的角色决定了你的职能，而职能范围通常由附加条件来限制。比如，你是一个法官，对案件有裁决权，但是你是 A 区的法官，只能判 A 区的案子。再比如，某个快餐门店的经理有权看员工的详细资料，但是只能看自己门店的员工资料。

两种权限都由全局的规则来确定，而不掌握在执行部门。比如，谁来判案，取决于法律，而不取决于法院。谁能查看谁的资料，也不由资料保管部门决定，而由规章制度决定。

在现实的情况中，组织可能会有专门的审核部门来验证权限，但对那些不是特别敏感的权限，企业会让各个部门自行验证。不过不管谁来执行验证，都必须拿着同一份规章制度，不能各说各话。这份制度必须由中心机构来统一制定、维护。也就是说，权限的管理也应该中心化。

明确鉴权中心化之后，我们就可以开发一个公用的鉴权服务，执行身份认证和权限验证。下一个问题是：谁来发起鉴权？

所有服务的调用都要求调用者明确自己的身份，所以自然身份认证越靠前越好。作为出入口的 API 网关自然是发起身份认证的不二之选。权限验证则稍微复杂，完全值得另起一文详述。此处我们暂时假定权限验证也由 API 网关来发起。

消息中介：异步和通知

开发继续进行，一切风平浪静，技术上暂时没有什么问题。不过，业务上有一个问题需要解决。

比如，我们做一个在线商城，要求在订单成功创建的一刻，仓库就要启动备货和发货的流程。问题是，订单和仓储是两个服务，不同团队在负责，而且从关注点来说，订单服务并不关心仓储相关的问题，所以订单服务不可能在创建订单的时候去主动通知仓储服务。仓储服务只能定时轮询订单服务，看看有没有新的订单。这不仅麻烦，而且实时性不够。

仔细想想，我们会发现这种需求很常见，信息的产生者并不知道（也不关心）谁会对信息产生兴趣。比如我们可能会有一个监控服务需要实时展示产品销量，有一个 BI 服务需要获取客户购买产品的信息来做分析，等等。既然这是一个常见需求，我们不妨把它模式化，形成一个机制：信息产生者把通知发出来，收到通知的人再确定是否需要采取行动。

这就意味着我们需要再引入一个中心化的公共服务：消息中介（Message Broker）。当某个事件发生的时候（比如用户激活成功、订单创建成功），服务可以朝消息队列发一条消息。而其他服务可以订阅这些消息，并针对这些消息做出反应。

比如，仓储服务可以订阅订单创建成功的消息。这样，订单成功创建后，订单服务将这个消息发到消息中介，消息中介通知仓储服务，仓储服务一看，就问订单服务要新的订单信息，后，启动出库流程。

消息中介除了能广播事件之外，还能做异步调用。把同步的调用转化成异步的回调。针对调用时间长和不要求实时结果的调用，可以增加性能，提升体验。

前置后端：优化前端开发

走到这里，其实体系已经比较完备。现在的问题是，如何让微服务基建结构和研发团队常见的结构更好地对应起来。这要求我们从康威定律的角度来看待整个基建的设计。

在围绕用户和价值的软件研发流程中，我们常用用户历程和用户故事来捕捉和跟踪价值的实现。一个用户故事通常会包含一个有明确边界、明确验收标准和明确价值的业务步骤。

问题在于，支撑一个故事有前后两端的研发工作，二者是不同步的。前端由业务流程和设计来驱动，希望按顺序产出；后端则由业务资源和建模来驱动，希望按模块来产出。

比如说，前端常常会因为设计的原因调整自己需要的字段，而后端从建模的角度并没有这个需要，也没有动力频繁地去跟随前端的调整，使得前端不得不在不稳定的网络条件下传输多余的信息，占用了宝贵的网络带宽。

此外，前端呈现某个业务步骤的时候，有两种信息不属于当前必备信息，但常常需要和必要信息一起展示。一种是状态信息，比如当前的登录状态和用户名，短消息的数量等等。一种是垂直相关的信息，比如在展示文章的时候顺便展示一下相关的文章。

这就要求前端在调用主服务的同时还要再调用多个不同的服务。且不说这些服务有可能会有调用超时、出错的可能，仅仅是多出来一堆异步请求，就已经足够让前端效率降低一大截了。

在微服务体系下，这些问题更加严重，因为现在不仅仅是前后端的差别，不同服务还由不同团队负责。这些团队的诉求和日程不一，很难做到前端所需要的快速响应。

这些问题和麻烦可能会催生一个“缓冲带”，比如后端出专人来负责对接前端的需要，或者前端派驻一个人到后端来谈需求。按康威定律，这种沟通体系，久而久之，很容易以软件的形式沉淀下来，形成一个专属的中间层。

要调和前后端的不同步是不可能的，而这种中间层是自然催生的解决方案，可以保留。新的问题是，它的职责是什么？应该把它放在哪？应该由谁来维护？

分析下来，其责任有二。是解耦前后端的工作，降低相互的影响。前端需要的东西可以写在中间层里，让它频繁变化也没有关系。后端如果还没有准备好，前端也可以在这一层模拟假的数据，不至于被阻塞。第二则是提升前端的运行效率。前端可以把所需要的多个服务的东西统一汇总，一次拿完，免得发多个请求。

放置的位置则在 API 网关之内，让它可以享有 API 网关所带来的好处和保护。

后是维护问题。按照“谁主张，谁举证”的原则，既然有了这个中间层，好处让前端得了，那么，理论上应该由前端来维护。

这样，一个主要为前端服务的中间层就定义好了。不同类型的前端（桌面、移动）可能会有不同的需要，为了避免中间层的碎片化，我们可以让各个中间层都特定的前端类型紧密耦合，比如桌面专用、移动专用。如此，每个中间层都像是某类型前端的专享后端，所以“前置后端”（Backend-for-Frontend，简称 BFF）也因此得名。

回路熔断器：提高容错度

现在，调试也方便了，我们又继续开发。一开始没有什么问题，但部署到预生产环境的时候，又一个问题出现了：整个体系的容错度很低。一个小错误容易被层层传递和放大，导致整个体系的崩溃。

我们都知道，编程麻烦的就是远程调用。本地调用大部分时候结果是“成功”或“失败”，但远程调用则很可能是“无响应”。“无响应”有可能是正常的，对方可能稍后会给你结果，也可能是因为对方已经死了，没法给你响应。坏的结果，就是门口挤满了人，大家都在等你给结果，而你也在等别人给结果，资源全部占用来等，什么也做不了。

不过，远程调用是无法避免的。在微服务体系中，这个问题被进一步放大。这是因为微服务的模块化以服务为单位，而每个服务独立部署和运维，使得服务之间的调用成了家常便饭。

在这种严峻的情况下，我们必须从架构上尽量提高整个服务体系的容错度，让个别服务的问题不至于影响到全局。

具体的做法，则是给远程调用加一个熔断阈值检查，当调用超时次数超过阈值时，就不再调用，直接返回错误。过一段时间之后，再把阈值恢复，尝试继续调用，重复前面的过程。这个机制就是回路熔断，而这个工具则是回路熔断器（Circuit Breaker）。

除了隔离已经出错的服务实例，熔断器还有一个重要的功能是提供备用方案。虽然我们把所有业务都拆成了服务，但服务有高低贵贱之分。有一些服务属于关键服务，一旦出问题，则整个流程无法继续，有一些则属于分支服务，即便错了，也不会影响大局。

比如说，购买商品的时候，常常会根据用户的习惯和当前正在购买的东西做一些推荐。负责推荐的服务出问题的话，大不了就不推荐了，不应该影响用户正常的购买流程。同理，如果是在线点餐的地址定位服务出问题了，我们也应该允许用户手动选择餐厅进行点餐——体验虽然不佳，但至少正常的流程仍然可以走完。基于这个考虑，熔断器应该为非必要的服务调用提供备用方案，尽量保证核心流程的顺畅。

有了回路熔断器，远程调用出错的问题就从一定程度上缓解了。结合回路熔断器和对熔断阈值变化的监控，开发者可以更容易地发现问题，并及时采取行动。

负载均衡器：提升服务弹性

要正式上线，我们还必须做好负载均衡（Load Balancing，下简称 LB），提升整个服务的弹性。要做负载均衡，从理论上有两种方式：

客户端负载均衡（Client-Side LB）：由客户端来决定如何分散请求。 中间方负载均衡（Mid-Tier LB）：由 DNS、网关等中间方来决定如何分散请求。

现在，服务名册中已经有了服务及其对应的实例地址列表，所以客户端的负载均衡简便的方式就是把地址拉下来，然后依次或者随机选择可用的地址。中间方的负载均衡则选择面较多，从外层的 DNS 到网关都可以不同程度地去按需要去做。

扩展基建

现在，微服务基建基本完成了。如果有需要，我们可以对这个基建进行扩展。在做扩展时，架构师应该注意区分哪些东西应该中心化，哪些东西应该由服务自行决定。 比如说，在本文提到的基建之中，（几乎是）强制完全中心化的模块有：

• 配置管理
• 服务名册
• 消息队列

其中，配置管理和服务名册是所有服务都需要的基础设施，必然需要统一。消息队列和日志收集都是为了跨服务的操作和追踪，也必须中心化。

半中心化的模块则有：

• 路由
• 鉴权

路由和鉴权都必须统一，我们前面讨论过。不过，微服务可能会向外界暴露“自用”和“客用”等多套公共 API（比如快递公司内部使用的物流 API 和开放给第三方使用的物流 API），所以可能会有两个 API 网关，对应会有两套 API 目录和两套鉴权体系，所以，它们是“半中心化”。

这些都是中心化、半中心化的选择范例。每一次中心化的选择都可能会让整个架构变得死板，失去灵活性，所以，我们在设计和扩展基建的时候应该特别注意这个问题。

除了中心化的选择之外，架构发展的另一个关注点，是让业务保持“黑盒”。

我们把每个服务之间的关联抽取了出来，也把权限的定义和验证抽取了出来，每个服务变得简单而纯粹，成了“纯业务式服务”，等同于一个仅包含了业务规则的黑盒。这样，不管服务和模块再多，也没有影响。业务的重用性也很高。

总而言之，搭建好了微服务的必要设施之后，剩下的就要根据实际情况和项目经验来继续调整了。比如，我们可能会选择把很多功能合并到一层，以避免过度分层所带来的不必要的性能损失，或者对整个基建进行一些细节微调。只要把控好“中心-自理”和“业务-非业务”之间的关系，这个基础设施就能健康地发展。

微服务基建总结

总结此文，微服务的基建应该包括如下一些组件（按请求流中的出场顺序）：

• 配置管理：配置集中管理。
• API 网关：对外的 API 总目录；API 依赖关系；发起鉴权。
• 服务名册：服务的注册和发现。
• 鉴权服务：提供鉴权服务：认证身份，验证功能权限。
• 前置后端：按前端的需求拆解请求、调用服务，并汇总、转换结果。
• 消息中介：全局通知机制；异步调用机制。
• 回路熔断：隔离出问题的服务并等待其恢复；提供备用方案。
• 负载均衡：避免服务过载。

需要说明的是，这些组件的组合形式，具体拆分形式，是否需要，都需要结合实际项目和团队的情况来调整。本文权作抛砖引玉，请读者知悉。

文／ThoughtWorks张玳